Oriental Beauty MIX 東方佳麗
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このバージョンについて
モデル説明
重要な注意点：顔の修復機能を必ず有効にしてください。No3mmはNo2mmのアップグレード版ではなく、No2mmもNo1mmのアップグレード版ではありません。3つのモデルは完全に独立したLoRAであり、それぞれ異なるキャラクター素材で学習されています。ユーザー様は自由に選択可能です。私は3つのLoRAを統合しましたので、どれを選べばいいか分からない場合は、このMIXバージョンをご利用ください。
重要な注意点：顔の修復機能を必ず有効にしてください。No3mmはNo2mmのアップグレード版ではなく、No2mmもNo1mmのアップグレード版ではありません。3つのモデルは完全に独立したLoRAであり、それぞれ異なるキャラクター素材で学習されています。ユーザー様は自由に選択可能です。私は3つのLoRAを統合しましたので、どれを選べばいいか分からない場合は、このMIXバージョンをご利用ください。
おそらく、美しい女性の写真スタイルを混合したLoRAであり、より目立つ写真モデルの高解像度セットから福利画像をピックアップして学習に使用しました。私の他に公開している「純真な少女」LoRAが可憐な少女を表すなら、この「東方の美女」LoRAは洗練された風情を持つ「お姉さん／御姉」のような存在と捉えることができます。おそらく複数の顔の混合により、個性的な特徴がそれほど強調されないのかもしれません。重み（Weight）の範囲は0.3～0.8であり、セミリアリスティックやリアリスティックな効果に適しています。単独使用の場合は0.5が推奨です。他のモデルやLoRA、一部のサンプリング手法と併用した際に異常が発生した場合は、重みをランダムに調整することをおすすめします。最大でも0.9までにしてください。
NSFWコンテンツの生成にも利用可能ですが、商業目的での使用は禁止されています。このLoRAを気に入っていただけましたら、いいね 💛 もしくは5つ星評価 ⭐️ でご支援ください！
おそらく、美しい女性の写真スタイルを混合したLoRAであり、より目立つ写真モデルの高解像度セットから福利画像をピックアップして学習に使用しました。私の他に公開している「純真な少女」LoRAが可憐な少女を表すなら、この「東方の美女」LoRAは洗練された風情を持つ「お姉さん／御姉」のような存在と捉えることができます。おそらく複数の顔の混合により、個性的な特徴がそれほど強調されないのかもしれません。重み（Weight）の範囲は0.3～0.8であり、セミリアリスティックやリアリスティックな効果に適しています。単独使用の場合は0.5が推奨です。他のモデルやLoRA、一部のサンプリング手法と併用した際に異常が発生した場合は、重みをランダムに調整することをおすすめします。最大でも0.9までにしてください。
NSFWコンテンツの生成にも利用可能ですが、商業目的での使用は禁止されています。このLoRAを気に入っていただけましたら、いいね 💛 もしくは5つ星評価 ⭐️ でご支援ください！
重要なアップデート：No2mm_1とNo2mm_2をご利用のユーザー様は、必ずNo2mm-newにアップデートしてください。 最新のNo2mm-newバージョンは、すでにNo2mm_1とNo2mm_2を統合し、LoRA Block Weightで調整を行っています。最新版では顔の質感を維持しながら、汚染（汚れたノイズなど）を抑える効果が生まれています。
重要なアップデート：No2mm_1とNo2mm_2をご利用のユーザー様は、必ずNo2mm-newにアップデートしてください。 最新のNo2mm-newバージョンは、すでにNo2mm_1とNo2mm_2を統合し、LoRA Block Weightで調整を行っています。最新版では顔の質感を維持しながら、汚染（汚れたノイズなど）を抑える効果が生まれています。
No2mmのOrientalBeauty_2_2は、OrientalBeauty_2_1のアップグレード版ではありません。OrientalBeauty_2_1とOrientalBeauty_2_2の2つのファイルは同じデータセットを使用していますが、学習パラメータが異なります。比較図を参考に、ご自身で選択してください。
No2mm_2のOrientalBeauty_2_2は、No2mm_1のOrientalBeauty_2_1のアップグレード版ではありません。2つのファイルは同じデータセットを使用していますが、学習パラメータが異なります。比較図を参考に、ご自身で選択してください。
以下は比較図です。X軸は重み（Weight）、Y軸の「000006」はOrientalBeauty_2_1、「007」はOrientalBeauty_2_2、「000007」は別の過学習により淘汰されたバージョンです。